各种扫码软件 最近要做个二维码识别的项目,查到二维码识别有好多开源的不开源的软件 http://www.oschina.net/project/tag/238/ Zbar 首先试了一下Zbar,python加载ZBar时各种报错.可能的原因是zbar的dll文件是32位的,而我系统是64位的,所以运行不了.只能自己拿源码编译一个64位的出来,对于我这种伸手党来说自己编译源码是难以接受的,所以就放弃了.后来看到文章说Zbar不能识别倾斜的条形码,而且也不能定位条形码区域. Zxing zbar不可

关于利用python进行验证码识别的一些想法 用python加“验证码”为关键词在baidu里搜一下,可以找到很多关于验证码识别的文章.我大体看了一下,主要方法有几类:一类是通过对图片进行处 理,然后利用字库特征匹配的方法,一类是图片处理后建立字符对应字典,还有一类是直接利用ocr模块进行识别.不管是用什么方法,都需要首先对图片进行处 理,于是试着对下面的验证码进行分析.        一.图片处理 这个验证码中主要的影响因素是中间的曲线,首先考虑去掉图片中的曲线.考虑了两种算法:       

Ubuntu下OpenCV不能被某个python版本识别 Solution: 可以进入相应版本的python,查看该python的path: python import sys print(sys.path) 只要这几个目录下能找到相应的cv2.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so就可以了. 所以只要进入能识别OpenCV的那个python的目录下找到该文件, 然后把链接到另一个版本的python的路径下就可以了: sudo ln -s ~/opencv-3.2.0/b

Python 验证码识别-- tesserocr tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract. 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装 tesseract . 相关链接: tesserocr GitHub: https://github.com/sirfz/tesserocr tesserocr PyPI: https://pypi.python.org

Python - WebDriver 识别登录验证码 没什么可说的直接上代码! #-*-coding:utf-8-*- # Time:2017/9/29 7:16 # Author:YangYangJun import time from pytesseract import * from selenium import webdriver from PIL import Image, ImageEnhance import baseinfo url = baseinfo.url driver

原文出处: 林炳文(@林炳文Evankaka) 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:Python27Libsite-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:Py

关于python验证码识别库,网上主要介绍的为pytesser及pytesseract,其实pytesser的安装有一点点麻烦,所以这里我不考虑,直接使用后一种库. python验证码识别库安装 要安装pytesseract库,必须先安装其依赖的PIL及tesseract-ocr,其中PIL为图像处理库,而后面的tesseract-ocr则为google的ocr识别引擎. 1.Pillow 下载地址:[下载] 3.4中只能使用pillow,使用方法基本和PIL没有什么区别. 2.tesserac

参考: http://oatest.dragonbravo.com/Authenticate/SignIn?returnUrl=%2f http://drops.wooyun.org/tips/6313 http://blog.csdn.net/nwpulei/article/details/8457738 http://www.pythonclub.org/project/captcha/python-pil http://blog.csdn.net/csapr1987/article/det

Python图文识别技术分享 使用 tesseract-ORC 识别文字,识别率不算太高,需要自我训练 tessdata 数据,才能更精确的识别你想要让电脑认识出来的文字!ps:另外很多人在学习Python的过程中,往往因为遇问题解决不了从而导致自己放弃,为此我建了个Python全栈开发交流.裙 :一久武其而而流一思(数字的谐音)转换下可以找到了,里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦,一起相互监督共同进步 接下来看代码: import os import pytesser

辰哥今天来分享一篇办公干货文章:用Python批量识别发票并录入到Excel表格.对于财务专业等学生或者公司财务人员来说,将报账发票等汇总到excel简直就是一个折磨. 尤其是到年底的时候,公司的财务人员面对一大堆的发票简直就是苦不堪言.正好我们学会了Python,我们应该将Python的优势发挥起来.$# 01.场景描述 这里有以四张发票为例(辰哥网上搜的),将发票图片放到pic文件夹下. 随便打开一张发票 提取目标:金额.名称.纳税人识别号.开票人. 最后将每一张发票的这四个内容保存到exc

版权声明:本文为博主林炳文Evankaka原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, 个人补充:上面是32位,个人查到64位地址 http://ww

越来越多的手机具备自动对焦的拍摄功能,这也意味着这些手机可以具备条码扫描的功能.......手机具备条码扫描的功能,可以优化购物流程,快速存储电子名片(二维码)等. 本文使用ZXing 1.6实现条码/二维码识别.ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库,long long ago,就有开发者在J2ME上使用ZXing了,不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才能发挥其威力,而目前已经有不少Android手机具备自动对焦的功能. 本文代码运行的结果如下,使用91手机助手截图时,无

  下载源码 技术要点: 1.ZXing库的 使用 2.识别条形码和二 维码 3.自定义视图 4.源码带有非常详 细的中文注释 ...... 详细介绍: 1.ZXing库 ZXing是个很经典的条码/二维码识别的开源类库, 不过要支持JSR-234规范(自动对焦)的手机才 能正常使用,目前Android手机已基本都支持了 2.项目目录 3.识别条形码和二维码 通过使用ZXing库的支持,完成在Android手机 上识别条形码和二维码.具体注意事项如下: (1) 必须要开摄像头和自动 对焦的权限

一.准备工作与代码实例 1.PIL.pytesser.tesseract (1)安装PIL:下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/(CSDN下载) 下载后是一个exe,直接双击安装,它会自动安装到C:\Python27\Lib\site-packages中去, (2)pytesser:下载地址:http://code.google.com/p/pytesser/,(CSDN下载) 下载解压后直接放C:\Python27\Lib\site-pack

Face Id是一款高端的人脸解锁软件,官方称:"在一百万张脸中识别出你的脸."百度.谷歌.腾讯等各大企业都花费数亿来鞭策人工智能的崛起,而实际的人脸识别技术是否有那么神奇? 绿帽识别器 固然是没有的!万万别再当一只井底之蛙! 互联网火速的发展,网络上大量Python程序员共享的各类资源库,人脸识别早就是各位程序员必备技能之一了,一点也不神奇. 如今只需用Python的数四十行代码就可以完成人脸定位!小编用马蓉照片做一个五官定位!固然python库使用到人工智能定位五官.让机器学习上千

一.python识别简单验证码: 代码: ''' func:实现简单验证码获取 ''' import pytesseract from PIL import Image #首先通过Image打开一个图片 image=Image.open('code1.jpg') # #然后通过方法将image对象转化为字符串 # code=pytesseract.image_to_string(image) # print(code) #出现错误,需要将图片进行灰度转化和二值处理 image=image.con

某个招聘网站的验证码识别,过程如下 一: 原始验证码: 二: 首先对验证码进行分析,该验证码的数字颜色有变化,这个就是识别这个验证码遇到的比较难的问题,解决方法是使用PIL 中的  getpixel   方法进行变色处理,统一把非黑色的像素点变成黑色 变色后的图片 三: 通过观察,发现该验证码有折线,需要对图片进行降噪处理. 降噪后的图片 四:识别: 这里只是简单的使用   pytesseract 模块进行识别 识别结果如下: 总共十一个验证码,识别出来了9个,综合识别率是百分之八十. 总结:验

什么是验证码 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computersand Humans Apart” (全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写, 是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序.可以防止:恶意破解密码.刷票.论坛灌水, 有效防止某个黑客对某一个特定注册用户用特定程序暴力破解方式进行不断的登陆尝试. 这个问题可以由计算机生成并评判,但是必须只有人类才能解答.由于计算机无法解答CAPTCHA的问

# 识别python中DataFrame中的nanfor i in pfsj.index: if type(pfsj.loc[i]['WZML']) == float: print('float value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) elif type(pfsj.loc[i]['WZML']) == str: print('str value is ${}'.format(pfsj.loc[i]['WZML'])) 结果: # 根据结果可知在Dat

python 图像处理模块1. 安装 pytesseract模块是会自动安装Pillow模块.pillow 为标准图像处理库 手册地址 http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlpytesseract 模块用于文字识别pip3 install pytesseract 2. 安装 tesseract-ocr 这个用于文字识别pytesseract 需要调用它https://github.com/tesseract-ocr/tess